Python. Data Science. Обработка, анализ и визуализация больших данных на языке Python. Библиотеки pandas, numpy, matplotlib и seaborn

За последние годы инструменты анализа данных на Python совершили значительный рывок вперёд. Появились мощные пакеты для машинного обучения, обработки естественных языков, статистического анализа и визуализации. Python прост в освоении и использовании, при этом он предлагает широкие возможности. Это делает его идеальным выбором для вхождения в сферу Data Science. Уникальная черта языка — возможность быстрого встраивания анализа данных в веб-приложения. Курс «Data Science. Обработка, анализ и визуализация больших данных на языке Python Библиотеки pandas, numpy, matplotlib и seaborn» создан для тех, кто хочет овладеть гибким инструментом для работы с большими массивами информации. Слушатели изучат ключевые библиотеки: numpy, matplotlib, pandas и seaborn, которые широко применяются в науке, финансах и промышленности. Обучение строится на примерах реальных проектов, что обеспечивает практическое усвоение материала. Хотя курс рассчитан на Linux, знания применимы и в Windows. После успешного окончания курса специалисты смогут создавать и обрабатывать числовые массивы, строить разнообразные диаграммы и графики, а также объединять и преобразовывать данные.

Курс будет особенно полезен начинающим специалистам в области Data Science, а также разработчикам, желающим интегрировать анализ данных в свои приложения. Он подходит тем, кто ищет эффективный и простой в изучении инструмент для работы с данными. Уникальность Python позволяет быстро внедрять аналитические решения в веб-среду, что ценно для IT-специалистов. Слушатели, планирующие работать с большими объёмами информации в научных исследованиях, финансовой аналитике или промышленности, найдут здесь необходимый фундамент. Курс также актуален для аналитиков, стремящихся расширить технический инструментарий.

В рамках курса слушатели приобретут ряд важных навыков. Они научатся создавать и обрабатывать числовые массивы с помощью библиотеки NumPy. Это включает операции с многомерными массивами, математические вычисления и линейную алгебру. Участники освоят визуализацию данных, используя matplotlib и seaborn для построения графиков и диаграмм различной сложности. Ещё один ключевой навык — манипулирование данными через pandas: объединение, фильтрация, агрегация и преобразование структур данных. Эти компетенции позволяют эффективно работать с табличной информацией, временными рядами и сложными наборами данных. Приобретённые умения применяются в задачах прогнозной аналитики, научных расчётах и бизнес-отчётности.

Обучение построено на практических примерах из реальных проектов. Это позволяет сразу применять полученные знания на практике. Слушатели будут работать с задачами, отражающими реальные ситуации в обработке данных: от предварительной очистки сырой информации до сложного анализа и визуального представления результатов. Такой подход развивает умение решать прикладные проблемы, с которыми сталкиваются профессионалы в индустрии. Практическая составляющая охватывает все этапы работы с данными — от загрузки до интерпретации.

Курс проводится на базе операционной системы Linux, но все рассматриваемые инструменты доступны и для Windows. Это обеспечивает гибкость в выборе рабочей среды. Формат обучения предполагает последовательное освоение материала через решение прикладных задач. Каждый модуль закрепляется практическими упражнениями, основанными на реальных кейсах из научной и производственной сфер.

Основные библиотеки, изучаемые в курсе: NumPy, pandas, matplotlib и seaborn. NumPy — фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Она предоставляет поддержку многомерных массивов и матриц, а также обширную коллекцию математических функций. Pandas используется для работы с табличными данными и временными рядами. Matplotlib и seaborn предназначены для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций. Слушатели глубоко освоят NumPy, включая его архитектуру и оптимизированные алгоритмы для численных операций. Библиотека служит основой для высокопроизводительных вычислений в Python благодаря реализации на C и Fortran.

Содержание курса охватывает три ключевых направления: обработку, анализ и визуализацию данных. В блоке по NumPy слушатели изучат создание массивов через функции zeros, ones, empty и arange. Будут рассмотрены методы индексации, срезов и продвинутой манипуляции с массивами. Участники освоят математические операции: тригонометрические функции, экспоненты, логарифмы и статистические вычисления. Отдельный модуль посвящён линейной алгебре — умножению матриц, вычислению определителей и собственных значений. Практика включает генерацию случайных чисел с различными распределениями. Для pandas программа охватывает загрузку данных из CSV/Excel, обработку пропущенных значений, фильтрацию и преобразование структур. Визуализация через matplotlib и seaborn включает построение линейных графиков, гистограмм, диаграмм рассеяния и тепловых карт. Особое внимание уделяется комплексным проектам, где технологии применяются совместно.

Обучение проходит через решение последовательных практических задач, имитирующих реальные рабочие процессы. Каждый этап строится на примерах из научной и производственной практики. Слушатели начинают с базовых операций в NumPy, постепенно переходя к комплексному анализу данных с подключением pandas. Финальные проекты включают полный цикл: от очистки сырых данных до визуализации выводов. Такой подход развивает системное понимание workflows в Data Science. Материал структурирован от простого к сложному, с акцентом на повторяемость методов в разных отраслях.

После освоения курса слушатели смогут претендовать на позиции junior-аналитика данных, специалиста по обработке информации или научного сотрудника в исследовательских проектах. Навыки работы с numpy, pandas и инструментами визуализации востребованы в IT-компаниях, финансовых учреждениях и научных центрах. Скорость перехода к профессиональной деятельности зависит от предыдущего опыта, но фундаментальные умения, полученные на курсе, позволяют сразу участвовать в реальных проектах. Практические задания моделируют рабочие ситуации, что сокращает адаптационный период. Возможность быстрого применения знаний в веб-разработке через интеграцию Python-аналитики расширяет карьерные перспективы.

Образовательная организация

Академия АйТи

0 отзывов

129 курсов

0 акций

Академия АйТи — ведущий учебно-консалтинговый центр, специализирующийся на подготовке специалистов в сфере информационных технологий, кибербезопасности, дизайна и IT-менеджмента. С 2003 года центр помогает профессионалам и компаниям оставаться конкурентными на динамичном рынке.

Актуальные направления для карьерного роста
Выбирайте программы, соответствующие трендам:

• Информационные технологии: администрирование систем, облачные решения, DevOps.
• Кибербезопасность: защита данных, этичный хакинг, compliance.
• Дизайн: UX/UI, веб-дизайн, 3D-визуализация.
• Управление: ITIL, Agile, Scrum, управление проектами.
  Все курсы обновляются с учетом требований рынка и новых технологий.

Практико-ориентированный подход
Осваивайте навыки через реальные кейсы и лабораторные работы. Преподаватели — практикующие эксперты из крупных компаний с сертификатами Microsoft, Cisco, Autodesk. Программы включают подготовку к международным экзаменам для получения сертификатов.

Гибкие форматы обучения
Занимайтесь удобным способом:

• Очно в современных аудиториях.
• Дистанционно через интерактивную платформу.
• Корпоративное обучение с адаптацией программ под нужды бизнеса.

Для кого подходят курсы
Программы разработаны для:

• Государственных организаций: повышение квалификации сотрудников.
• Бизнеса: обучение команд, внедрение IT-стандартов.
• Частных лиц: смена профессии, освоение новых инструментов, подготовка к сертификациям.

Преимущества центра

• Лицензия на образовательную деятельность.
• Трудоустройство выпускников через партнерскую сеть компаний.
• Рассрочка платежа и налоговый вычет для физических лиц.
• Бесплатные консультации по подбору программ.

Полный перечень курсов Академии АйТи с детальными описаниями и отзывами доступен в каталоге КурсМаркет.